CN111144271B - 一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。本发明可以准确检测和跟踪活检钳并确定取活检部位，同时精确推断取活检场景并统计取活检次数，为规范的病理报告提供了保障。

Description

一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法及系统
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
内镜活检是目前消化系统疾病早期诊治不可缺少的手段，内镜检查过程中发现可疑病变时，为了明确病变的性质、分布范围以及程度，往往需要在胃肠道黏膜多个部位进行多块活检，其不仅为疾病诊断提供线索，还能了解疾病发展趋势判断预后。
根据活检申请规范化书写要求，内镜医师应向病理医师准确提供送检标本的部位、数量及内镜所见，目前对于活检部位及块数均为人工统计并记录，不仅存在易混淆取材部位等风险，还增加内镜医师的负担。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种判断消化内窥镜检查是否染色的方法及系统。能够准确的自动记录取活检部位和数量，有助于自动化诊疗报告的生成及内镜疾病诊断结果的准确分析。
为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法，包括以下步骤：
获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。
进一步地，所述方法还包括：记录所述内镜检查的部位和各部位对应的取活检次数。
进一步地，所述活检钳检测模型和内镜部位识别模型均采用卷积神经网络进行训练。
进一步地，所述取活检动作识别模型采用3D卷积神经网络进行训练。
进一步地，所述对活检钳进行跟踪采用活检钳检测模型；获取活检钳一直存在或活检钳消失的时间小于k帧的连续视频帧，基于该视频帧进行取活检动作识别。
一个或多个实施例提供了一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的系统，包括：
图像获取模块，获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
活检钳检测模块，基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
活检部位识别模块，用于在存在活检钳时，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；
取活检动作识别模块，用于在存在活检钳时，对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。
一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法。
一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法。
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
本发明提供了一种通用的实时内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法和系统，可以准确检测和跟踪活检钳并确定取活检部位，同时精确推断取活检场景并统计取活检次数，这不仅为规范的病理报告提供保障，并且对自动化诊断报告的生成有积极和高效的推动作用。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明一个或多个实施例中内镜下自动识别活检部位及活检数量的检测方法流程图；
图2为本发明一个或多个实施例中内镜活检图像标注示意图；
图3为本发明一个或多个实施例中检测结果显示示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
如图1所示，本实施例公开了一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的检测方法，包括训练阶段和推断阶段。
(一)训练阶段
步骤1：获取内镜活检钳采集视频片段，并进行图像采样和标注处理。
步骤101：基于视频采集卡开发接口人工实时采集活检采集视频片段和带有活检钳的内镜图像，同时采集等数量的无活检采集的视频片段；
步骤102：将采集的视频片段经过视频分帧均匀采样n帧(16帧)
，将活检图像通过LabelImg等工具进行图像标注，生成.xml后缀的标注文件；
步骤103：对于内镜活检图像不做任何数据增强或处理，仅对图像缩放至300X300，其标注样式如图2所示，对于分帧采样后的内镜活检视频片段将其每一帧图像经过去黑边算法后去掉内镜图像多余的边界仅保留ROI区域，然后缩放至112X112和299X299并按照采样顺序排列。
步骤2：构建内镜活检钳检测模型。
步骤201：活检钳训练集准备。
具体地，采集卡采集的经labelImg活检钳标注图像原图及xml文件组成训练集，xml文件中保存了该图像对应的标注信息，解析xml文件获取每张训练图片的标注框信息和对应的标签(0:无，1：活检钳)。
步骤202：采用活检钳训练集训练卷积神经网络,得到活检钳检测模型。
该卷积网络SSD300的backbone基于VGG16,在此基础上去掉了全连接层而增加了5层卷积网络。为了对于小目标和大目标的均衡识别，SSD网络中引入了FPN(特征金字塔)的思想，该网络采用任意大小的单尺度图像作为输入，并以全卷积的方式输出多个级别的按比例大小的特征图。在不同的特征图上分别做检测，并且每个特征图选取的候选框的大小存在差异，这样既可以增加目标检测中候选框的选取，又可以针对于不同大小的目标进行检测。
除此之外训练过程中采用了负难样例挖掘(OHEM)和非极大值抑制(NMS)。其中，负难样例挖掘核心思想为：用分类器对样本进行分类，把其中错误分类的样本(hardnegative)放入负样本集合再继续训练分类器。非极大值抑制的目的是在多个可能又重叠的候选框中找出最优的。
训练SSD的过程中采用Focal Loss和smooth L2损失函数,该损失函数可以很好的处理正负样本不均衡的问题。
步骤203：训练完成的活检钳检测模型写入本地二进制文件。
步骤3：构建内镜部位识别模型。
所述内镜部位识别模型用于在活检钳检测模型推断有活检钳存在时，判断当前取活检的内镜部位，比如胃镜会预测胃的部位，肠镜会预测肠镜的部位。所述步骤3具体包括：
步骤301：根据步骤1采集训练集的方式，采集内镜部位图像，将采集的图像按照部位和视频来源命名，作为训练集保存。
步骤302：采用内镜部位训练集训练卷积神经网络，得到部位识别模型。
所述内镜部位识别模型采用卷积神经网络Incetion-ResNet-V2。训练过程中批尺寸(batch size)为16表示每次迭代反向传播梯度计算的样本数量，网络结构中大量使用了Inception结构和残差块(Residual Block)，可以很好的提取内镜部位的抽象特征。
因为训练集数量有限，本实施例采用迁移学习，使用在ImageNet数据集上训练的模型，并且只加载softmax之前的层的参数作为初始化的参数，然后进行全网络的后向传播训练，，模型训练的初始学习率为0.001，采用指数平滑方式逐步减小学习率，损失函数采用交叉熵损失，优化器采用RMSProp优化器算法。经过250的epoch迭代训练，训练过程中使用早停法(early stopping)提前终止训练。实验证明，这种方法可以使得在训练集数据量较小的情况下，模型收敛速度和泛化能力更强。
步骤303：将训练完成的内镜部位识别模型写入本地二进制文件。
步骤4：构建取活检动作识别模型。
所述取活检动作识别模型的目的是检测到活检钳的存在后，统计取活检过程中成功的次数，这就需要跟踪活检钳并确定取活检动作场景。所述步骤4具体包括：
步骤401：构建取活检动作训练集。
按照步骤1中采集取活检动作视频片段的方法构建训练集，每个训练集的样本由n(16帧)帧图像构成，每一帧图像的大小缩放至112X112，并记录该视频片段的标签(0:非取活检过程，1：成功取活检过程),依次构建训练集。
步骤402：采用取活检动作训练集训练3D卷积神经网络，得到取活检动作识别模型。
摒弃了传统目标跟踪算法的对形变物体跟踪的非准确性，本发明实例采用3D卷积判断视频场景结合SSD300目标检测的方法对形变的单目标进行准确跟踪。采用C3D作为取活检视频场景识别的算法，该网络同样基于VGG16完成，只是把VGG16中的2D卷积全部替换为3D卷积，在特征卷积操作时不仅要融合本帧图像的特征，还融合了时间维度上的不同帧的特征，其训练过程和VGG16网络的训练过程完全相同。
步骤403：训练完成的取活检动作识别模型保存到本地二进制文件。
(二)推断阶段
步骤5：获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
获取采集卡采集的每一帧的图像，然后并行对该帧图像做300X300的缩放和采样，对采样得到的视频帧进行去黑边算法和112X112的缩放及299X299的缩放。
步骤6：基于活检钳识别模型，逐帧进行活检钳检测；
输入给SSD300的是单帧的内镜原图像，SSD300经过300X300的缩放后预测活检钳及活检钳在300X300图像上的标注框坐标，需要将该坐标按照缩放比例映射到原图像，然后将预测结果标注到系统显示界面。
步骤7：若检测到活检钳，基于内镜部位识别模型，判断当前内镜所检查的部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。
具体地，当SSD300检测到活检钳的存在时会调用Inception-ResNet-V2网络进行部位的预测，推断结果将提供推断的内镜部位和对应的概率取值。
同时，还启动对活检钳的跟踪，并进行取活检动作的识别，从而确定取活检次数。
本实施例结合活检钳识别模型(SSD300)对活检钳进行跟踪，具体地，采用在采用活检钳识别模型检测到当前视频帧中存在活检钳后，对后续的视频帧进行持续检测，若检测到活检钳一直存在或活检钳过程消失的时间小于k帧(k＝10)，则认为该活检钳是同一个活检钳，持续跟踪活检钳。此时采集卡将对该检测的内镜视频进行采样和图像处理工作,当SSD300网络检测到活检钳彻底消失后，将视频片段延迟m帧(m＝10)保存，此时采集卡采用图片结束，得到的采样帧图像作为推断的图像，经过步骤1中的图像处理后input到C3D网络，该网络会判断该视频片段采样数据对应的场景类别(0：非取活检过程，1：成功取活检过程)及对应的概率预测值,后台同时会实时统计取活检的次数。
步骤8：记录所述内镜检查的部位和各部位对应的取活检次数。
进一步地，还将自动记录的取活检部位、次数和相应视频帧写入结构化报告，供病理医师进行分析。
实施例二
本实施例的目的是提供一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的系统。
一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的系统，包括：
图像获取模块，获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
活检钳检测模块，基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
活检部位识别模块，用于在存在活检钳时，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；
取活检动作识别模块，用于在存在活检钳时，对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检；
识别结果记录模块，记录所述内镜检查的部位和各部位对应的取活检次数；
数据显示模块，输出并显示实时采集的视频帧，并对识别出的取活检场景及相应的部位进行标注。具体地，如图3所示，显示内镜视频相关的帧率，检查时间等视频信息，同时标注跟踪到的活检钳及对应的部位都将渲染并输出，C3D识别的取活检场景统计也会同时渲染到系统界面，同时后台会保存一些重要的活检图像，作为检查报告采图的一部分。
实施例三
本实施例的目的是提供一种电子设备。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤，包括：
获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。
实施例四
本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行以下步骤：
获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。
以上实施例二、三和四中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
以上一个或多个实施例具有以下技术效果：
本发明提供了一种通用的实时内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法和系统，可以准确检测和跟踪活检钳并确定取活检部位，同时精确推断取活检场景并统计取活检次数，这不仅为规范的病理报告提供保障，并且对自动化诊断报告的生成有积极和高效的推动作用。
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检;
所述方法还包括：记录所述内镜检查的部位和各部位对应的取活检次数。
2.如权利要求1所述的内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法，其特征在于，所述活检钳检测模型和内镜部位识别模型均采用卷积神经网络进行训练。
3.如权利要求1所述的内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法，其特征在于，所述取活检动作识别模型采用3D卷积神经网络进行训练。
4.如权利要求1所述的内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法，其特征在于，所述对活检钳进行跟踪采用活检钳检测模型；获取活检钳一直存在或活检钳消失的时间小于k帧的连续视频帧，基于该连续视频帧进行取活检动作识别。
5.一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；
活检钳检测模块，基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；
活检部位识别模块，用于在存在活检钳时，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；
取活检动作识别模块，用于在存在活检钳时，对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检;
取活检次数模块,用于记录所述内镜检查的部位和各部位对应的取活检次数。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4任一项所述内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法。
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